本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)拓撲防誤控制，更具體地說，本發(fā)明涉及一種拓撲防誤風險管控方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大和運行復雜度的持續(xù)提高，電網(wǎng)運行的安全性與可靠性要求日益嚴苛。為避免電網(wǎng)操作過程中的誤操作事故，拓撲防誤風險管控技術逐漸成為電網(wǎng)調(diào)度與運行支撐系統(tǒng)中的重要組成部分?，F(xiàn)有的防誤管控方法主要依賴于電網(wǎng)量測數(shù)據(jù)的完整性，通過實時采集的電流、電壓、開關狀態(tài)等信息，結(jié)合電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)，進行操作風險評估和防誤校驗。

2、例如公告號為：cn114256976b的發(fā)明專利公告的一種配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)全過程防誤管控系統(tǒng)及防誤管控方法,公開了一種配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)全過程防誤管控系統(tǒng)及防誤管控方法，同步配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)檢修工單，對檢修工單以及對應操作票進行對象化處理，形成防誤操作序列表；根據(jù)誤操作序列表進行操作票執(zhí)行防誤閉鎖，選擇對應的防誤操作序列進行對作業(yè)執(zhí)行的防誤管控，利用基于網(wǎng)絡拓撲的防誤校核方法判斷防誤校核結(jié)果與防誤操作序列的操作目標是否一致；同時與現(xiàn)場工作人員進行信息交互，發(fā)送開始執(zhí)行現(xiàn)場作業(yè)、進行現(xiàn)場操作以及作業(yè)結(jié)束的指令；并根據(jù)自動化開關和非自動化開關進行狀態(tài)感知，確定設備狀態(tài)。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明通過作業(yè)過程中的設備狀態(tài)實時反饋，實現(xiàn)對工單、倒閘操作票執(zhí)行過程的跟蹤、防誤管控。

3、上述公開的技術方案中，至少存在如下技術問題：

4、然而，受通信異常、設備故障、現(xiàn)場環(huán)境干擾等因素的影響，電網(wǎng)量測數(shù)據(jù)存在一定程度的缺失、延遲或異常，導致部分節(jié)點的量測信息無法及時、準確地獲取。傳統(tǒng)防誤識別方法在面對節(jié)點量測缺失的情況下，通常采用默認值填補、簡單插值或忽略處理，無法充分還原節(jié)點的真實運行狀態(tài)，極易引發(fā)誤判、漏判，降低防誤識別的準確性與可靠性，增加了電網(wǎng)運行的潛在風險。此外修復后的節(jié)點特征缺乏與實際風險場景的動態(tài)適配機制，補真與風險識別割裂，難以達到最優(yōu)配合效果，導致電網(wǎng)風險管控的準確率降低。針對上述問題，本發(fā)明提出一種解決方案。

技術實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術的上述缺陷，本發(fā)明的實施例提供一種拓撲防誤風險管控方法，通過評估補真方案與風險識別靈敏度的聯(lián)合最優(yōu)匹配，以解決在面對節(jié)點量測缺失時，修復后的節(jié)點特征缺乏與實際風險場景的動態(tài)適配機制，難以達到最優(yōu)配合效果，導致電網(wǎng)風險管控的準確率降低的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：

3、一種拓撲防誤風險管控方法，包括以下步驟：獲取電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖，并采用圖算法對電網(wǎng)節(jié)點進行編碼,得到節(jié)點特征向量；基于量測缺失節(jié)點識別結(jié)果和節(jié)點等級構(gòu)建補真參數(shù)組，并基于預設的第一約束條件對補真參數(shù)組進行隨機擾動，得到若干個補真方案；分別采用補真方案對量測缺失節(jié)點的節(jié)點特征向量進行修復，得到節(jié)點修復特征向量集，并分別與預設的風險場景進行相似度分析；基于相似度分析結(jié)果計算補真方案對應的最優(yōu)相似度閾值，構(gòu)建最優(yōu)配對組并應用于實際防誤風險識別中。

4、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述獲取電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖，并采用圖算法對電網(wǎng)節(jié)點進行編碼,得到節(jié)點特征向量，具體為：獲取電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖，所述電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖包含節(jié)點、連接線路和電氣參數(shù)；根據(jù)電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖構(gòu)建鄰接矩陣，并基于預設的編碼超參數(shù)采用圖算法對每個節(jié)點進行隨機遍歷，得到節(jié)點上下文序列；將節(jié)點上下文序列輸入至預設的節(jié)點嵌入模型中，提取每個節(jié)點對應的映射向量，得到節(jié)點特征向量。

5、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述基于量測缺失節(jié)點識別結(jié)果和節(jié)點等級構(gòu)建補真參數(shù)組，具體為：實時獲取電網(wǎng)節(jié)點的量測參數(shù)并構(gòu)建節(jié)點量測矩陣，并采用時間序列預測算法對節(jié)點的量測參數(shù)進行預測，得到第一預測矩陣；計算節(jié)點量測矩陣和第一預測矩陣的元素差值，得到每個節(jié)點的量測參數(shù)的殘差矩陣；對殘差矩陣進行數(shù)據(jù)分析，判斷節(jié)點是否存在量測缺失，得到缺失節(jié)點和缺失參數(shù)類型；根據(jù)節(jié)點等級劃分規(guī)則，采用聚類算法對缺失節(jié)點進行聚類等級劃分，得到缺失節(jié)點的等級標簽；結(jié)合缺失節(jié)點的等級標簽和缺失參數(shù)類型，生成補真參數(shù)組。

6、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述基于預設的第一約束條件對補真參數(shù)組進行隨機擾動，得到若干個補真方案，具體為：將電網(wǎng)穩(wěn)定性約束作為第一約束條件，所述第一約束條件包括電壓波動范圍、線路容量上限和功率平衡條件；基于缺失節(jié)點的等級標簽和缺失參數(shù)類型，構(gòu)建第一擾動規(guī)則并對補真參數(shù)組進行隨機擾動，得到若干個初始補真方案；對每個初始補真方案進行電網(wǎng)狀態(tài)模擬計算，得到擾動模擬評估值；根據(jù)擾動模擬評估值判斷初始補真方案是否為有效擾動，得到若干個有效擾動方案；采用帕累托前沿分析法對有效擾動方案進行篩選，得到若干個補真方案。

7、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述分別采用補真方案對量測缺失節(jié)點的節(jié)點特征向量進行修復，得到節(jié)點修復特征向量集，具體為：將量測缺失節(jié)點的相鄰節(jié)點的特征向量作為基礎值，預設的補真權(quán)重作為系數(shù)，構(gòu)建線性回歸模型；基于線性回歸模型，采用加權(quán)最小二乘法對量測缺失節(jié)點的特征向量進行修復，得到節(jié)點修復特征向量集。

8、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述分別與預設的風險場景進行相似度分析，具體為：從歷史故障數(shù)據(jù)庫中提取風險場景向量，并構(gòu)建風險傳播路徑樹；基于風險傳播路徑樹，采用動態(tài)時間規(guī)整算法將節(jié)點修復特征向量與風險場景向量進行對齊，得到若干個第一對齊路徑；基于預設的電氣約束條件和拓撲路徑約束條件構(gòu)建第二約束條件，并對第一對齊路徑進行篩選，得到篩選后的有效路徑集合；根據(jù)篩選后的有效路徑集合計算最小路徑距離并按照預設的路徑權(quán)重進行歸一化，得到每個殘差補真方案與風險場景的相似度，并構(gòu)建每個殘差補真方案的相似度分布表。

9、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述基于相似度分析結(jié)果計算補真方案對應的最優(yōu)相似度閾值，具體為：基于每個補真方案的相似度分布表，采用聚類算法對相似度進行初始劃分，得到若干個相似度區(qū)間；計算每個相似度區(qū)間的相似度平均值和標準差的比值并構(gòu)建置信區(qū)間；基于置信區(qū)間對每個相似度區(qū)間的預設的第一閾值進行篩選，得到每個相似度區(qū)間的第二閾值；基于第二閾值，采用粒子群優(yōu)化算法對每個相似度區(qū)間的相似度閾值進行迭代優(yōu)化，得到每個相似度區(qū)間的第一相似度閾值；對每個相似度區(qū)間的第一相似度閾值進行加權(quán)平均，得到補真方案對應的最優(yōu)相似度閾值。

10、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述基于第二閾值，采用粒子群優(yōu)化算法對每個相似度區(qū)間的相似度閾值進行迭代優(yōu)化，得到每個相似度區(qū)間的第一相似度閾值，具體為：以每個相似度區(qū)間的第二閾值為中心，按照預設的范圍隨機初始化若干個待優(yōu)化閾值組合；將待優(yōu)化閾值組合作為粒子，并構(gòu)建初始粒子群；構(gòu)建適應度函數(shù)，對初始粒子群進行搜索迭代并計算每個粒子的適應度；當?shù)令A設終止條件時，停止迭代并輸出每個相似度區(qū)間的第一相似度閾值。

11、在一個優(yōu)選的實施方式中，所述構(gòu)建最優(yōu)配對組并應用于實際防誤風險識別中，具體為：基于補真方案對應的最優(yōu)相似度閾值構(gòu)建最優(yōu)配對組，所述最優(yōu)配對組包括補真參數(shù)、節(jié)點修復特征向量和風景場景；將最優(yōu)配對組中的補真參數(shù)實時推送至電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)，觸發(fā)自動修復指令；基于節(jié)點修復特征向量，采用預設的風險預測模型動態(tài)評估電網(wǎng)狀態(tài)；對每個風險場景，動態(tài)啟動應急預案并生成風險處置報告存檔。

12、本發(fā)明一種拓撲防誤風險管控方法及系統(tǒng)的技術效果和優(yōu)點：

13、1.本發(fā)明通過獲取電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖并采用圖算法對節(jié)點進行編碼，得到節(jié)點特征向量，為后續(xù)修復與識別建立了統(tǒng)一量化基礎；通過對節(jié)點量測缺失情況進行識別，并結(jié)合節(jié)點等級構(gòu)建補真參數(shù)組，實現(xiàn)了對節(jié)點潛在特征缺失的精準補償，提高了補真處理的針對性和適應性；進一步，基于預設的約束條件對補真參數(shù)組進行隨機擾動，生成多組殘差補真方案，有效擴展了補真策略的多樣性，增強了系統(tǒng)在動態(tài)運行環(huán)境下的魯棒性。

14、2.本發(fā)明通過分別采用不同殘差補真方案對節(jié)點特征向量進行修復，形成多個節(jié)點修復特征向量集，并將修復后的特征向量與預設風險場景向量進行相似度分析，動態(tài)搜索最優(yōu)相似度閾值，從而實現(xiàn)補真效果與風險識別靈敏度的聯(lián)合最優(yōu)匹配；最后能夠在量測缺失背景下，精準識別潛在高危設備組合，提升防誤風險識別的準確率與可靠性，具有良好的工程適用性和推廣前景。